道路上有小汽车和货车在考虑车辆异质性的前提下，建立单车道元胞自动机模型，仿真分析随机慢化率和货车占比对交通流的影响，利用Matlab写出交通流模型仿真程序；利用Matlab规范做出时空位置图、流量-速度-密度图；给出详细的图片分析结果。

该问题需要结合交通流理论和元胞自动机模型进行分析和建模。以下是建立单车道元胞自动机模型的步骤：

1. 确定元胞状态：在单车道道路上，每个车辆可以表示为一个元胞。元胞的状态包括：空（0）、小汽车（1）和货车（2）。

2. 定义邻域：每个元胞有左、中、右三个邻居元胞。

3. 确定状态转移规则：根据交通流理论，车辆的速度与密度有关。根据元胞自动机模型，车辆的速度受到前车和随机慢化率的影响。假设车辆的最大速度为v_max，车辆的速度更新规则如下：

- 如果当前速度小于等于前车与随机慢化率所决定的距离，则当前速度等于该距离减1；
- 如果当前速度小于最大速度，且前方没有车辆阻挡，则当前速度加1。

4. 考虑车辆异质性：货车的长度和前后车距离都比小汽车大，因此货车的速度更新规则与小汽车不同。假设货车的最大速度为v_max/2，则货车的速度更新规则如下：

- 如果当前速度小于等于前车与随机慢化率所决定的距离，则当前速度等于该距离减1；
- 如果当前速度小于最大速度的一半，且前方没有车辆阻挡，则当前速度加1。
- 如果前方有车辆阻挡，则货车只能以最大速度的一半行驶。

5. 定义边界条件：假设道路两端都是出口，车辆到达出口后离开模拟区域。

6. 进行模拟：利用Matlab编写程序，进行交通流模型的仿真。可以通过调整随机慢化率和货车占比来分析交通流的变化。

7. 进行可视化：利用Matlab绘制时空位置图和流量-速度-密度图，对交通流的演化过程进行分析和展示。

以下是一个简单的Matlab代码示例：

%参数设置
L = 100; %模拟区域长度
n = 50; %车道数
v_max = 5; %最大速度
p_slow = 0.2; %随机慢化率
p_truck = 0.3; %货车占比
time = 100; %模拟时间

%初始化
road = zeros(L, n); %道路网格
speed = zeros(L, n); %车速矩阵
for i = 1 : L
    for j = 1 : n
        if rand() < p_truck
            road(i, j) = 2;
            speed(i, j) = v_max/2;
        end
    end
end

%模拟
for t = 1 : time
    for i = 1 : L
        for j = 1 : n
            if road(i, j) > 0
                %计算前车距离
                d = 1;
                while road(mod(i+d-1, L)+1, j) == 0
                    d = d + 1;
                end
                %更新速度
                if road(i, j) == 1
                    speed(i, j) = min(speed(i, j)+1, v_max);
                    if speed(i, j) > d-p_slow
                        speed(i, j) = d-p_slow;
                    end
                elseif road(i, j) == 2
                    if speed(i, j) <= v_max/2 && speed(i, j) > d-p_slow
                        speed(i, j) = d-p_slow;
                    elseif speed(i, j) < v_max/2
                        speed(i, j) = min(speed(i, j)+1, v_max/2);
                    end
                end
                %移动车辆
                new_pos = mod(i+speed(i, j)-1, L)+1;
                road(new_pos, j) = road(i, j);
                speed(new_pos, j) = speed(i, j);
                road(i, j) = 0;
                speed(i, j) = 0;
            end
        end
    end
end

%可视化
figure
image(road*100)
colormap(gray(200))
xlabel('车道')
ylabel('位置')
title('时空位置图')

figure
density = sum(road, 2)/n;
velocity = sum(speed, 2)./sum(road>0, 2);
flow = density.*velocity;
plot(density, velocity, '.')
xlabel('密度')
ylabel('速度')
title('流量-速度-密度图')

通过调整p_slow和p_truck参数，可以得到不同交通流条件下的模拟结果和分析。